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基于深度学习的类不平衡分类问题算法研究
一、引言
在许多实际问题的数据集中，经常存在类不平衡的现象，即某些类别的样本数量远大于其他类别的样本数量。这种不平衡性对许多机器学习算法的性能产生负面影响，尤其是对于深度学习算法。因此，如何有效地处理类不平衡分类问题是当前机器学习和深度学习领域研究的热点问题之一。本文旨在研究基于深度学习的类不平衡分类问题算法，为解决该问题提供一些可行的解决方案。
二、类不平衡分类问题的挑战
类不平衡分类问题的主要挑战在于模型对少数类别的识别能力。在传统的机器学习和深度学习算法中，模型往往倾向于识别数量较多的类别，而忽视数量较少的类别。这导致在预测时，模型对少数类别的分类
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